本申请公开了一种网络服务质量的监控方法、系统、计算机设备及存储介质，网络通信的技术领域，包括：模拟访问目标网站，以获取所述目标网站的模拟服务数据；将所述模拟服务数据输入预警模型进行模型训练；用户端启动，接收用户端当前网络服务质量数据，将所述当前网络服务质量数据输入所述预警模型，输出预警结果；发送所述预警结果到用户端，以使得用户端根据所述预警结果执行对应的操作。本申请通过对目标网络服务质量的精确和持续监控，将采集的数据标注为网路质量数据集，再通过对网络质量数据集使用机器学习多层感知机方法进行训练，生成网络服务质量模型，从而为用户端进行的流程的网络服务质量进行监控和预警。
【技术实现步骤摘要】
本申请涉及网络通信的，具体涉及一种网络服务质量的监控方法、系统、计算机设备及存储介质。
技术介绍
1、目前，基于网络应用层http协议的网络服务质量监测预警方案，采用代理程序驱动浏览器对指定的目标网站发起网络请求、返回服务器响应内容、网页渲染等整个访问过程中各个阶段的耗时信息，并可对访问过程中获得的各个过程阶段的耗时信息进行数据统计，并提交给预警服务进行机器学习，进而可通过预警接口，得到针对目标服务的网络质量预警的实时状态。
2、rpa(robotic process automation)机器人通过“目标服务”作业前获取的实时预警状态，作为能否进行网络作业任务的前提条件。一般的监测网络通信质量可通过操作信息自带的网络诊断工具(ping)或路由跟踪等工具获取目标主机及端口连通性等网络信息，工作原理是通过tcp(transmission control protocol)/ip(internet protocol)网络模型中网络层的icmp(internet control message protocol)协议实现的，由此可实现对网络质量进行网络通信故障进行诊断。
3、现有的监测网络质量的方法中存在的问题包括：上述的监控方法需要工作人员拥有一定的网络通信专业知识，并且是tcp/ip的网络层，有时在发生网络拥堵的异常情况下，需要对网路中的核心交换机进行必要操作，选择优化路由等方法来改善网络状况；而且，但是在除了在上述网络上的连通、拥堵等问题外，还需要对目标网站的响应服务质量进行监控和预警。
技术实现思路
1、为了解决上述
技术介绍
中提到的至少一个问题，本申请提供了一种网络服务质量的监控方法、系统、计算机设备及存储介质，通过对目标网络服务质量的精确和持续监控，将采集的数据标注为网路质量数据集，再通过对网络质量数据集使用机器学习多层感知机方法进行训练，生成网络服务质量模型，从而为依赖此目标网络服务下的rpa机器人提供必要的预警接口或订阅服务，由此实现提升复杂网络环境下rpa机器人任务的稳定性和执行成功率。
2、本申请实施例提供的具体技术方案如下：
3、第一方面，提供一种网络服务质量的监控方法，所述方法包括：
4、模拟访问目标网站，以获取所述目标网站的模拟服务数据；
5、将所述模拟服务数据输入预警模型进行模型训练；
6、用户端启动，接收用户端当前网络服务质量数据，将所述当前网络服务质量数据输入所述预警模型，输出预警结果；
7、发送所述预警结果到用户端，以使得用户端根据所述预警结果执行对应的操作。
8、在一个具体的实施例中，模拟访问目标网站，以获取所述目标网站的模拟服务数据，具体包括：
9、通过数据采集器持续定时模拟访问所述目标网站，获取所述目标网站的模拟服务数据；
10、计算所述模拟服务数据获得对应的特征量信息；
11、将所述特征量信息的数据通过预警接口发送给所述预警模型，并存储至数据库。
12、在一个具体的实施例中，所述方法还包括：
13、对所述模拟服务数据进行初始化处理；
14、将初始化后的所述模拟服务数据按照比例划分为训练数据集和验证数据集；
15、基于深度神经网络以及所述训练数据集和所述验证数据集中的数据，训练得到所述预警模型。
16、在一个具体的实施例中，所述方法还包括：
17、初始化处理时，标记所述模拟服务数据中的数据，得到标识数据；
18、当接收到来自用户端与所述标识数据对应的监测数据时，触发所述预警模型的迭代训练。
19、在一个具体的实施例中，将所述当前网络服务质量数据输入所述预警模型，得到预警结果，具体包括：
20、获取所述当前网络服务质量数据，并计算网络服务平均响应时间和网络服务响应时间平均偏差值；
21、将所述网络服务平均响应时间和所述网络服务响应时间平均偏差值输入所述预警模型，得到预警结果。
22、在一个具体的实施例中，所述用户端根据所述预警结果执行对应的操作，具体包括：
23、根据预警接口调用所述预警结果中的预警超时阈值设置用户端的超时阈值；
24、和/或根据预警接口订阅所述预警结果中的网络状态参数，选择继续流程或者停止流程操作。
25、在一个具体的实施例中，所述特征量信息至少包括最大耗时、最小耗时、平均耗时、标准偏差中的一种或者多种。
26、第二方面，提供一种网络服务质量的监控系统，所述系统包括：
27、模拟数据获取模块，所述模拟数据获取模块用于模拟访问目标网站，以获取所述目标网站的模拟服务数据；
28、模型训练模块，所述模型训练模块用于将所述模拟服务数据输入预警模型进行模型训练；
29、预警模块，所述预警模块包括用户端启动，接收用户端当前网络服务质量数据，将所述当前网络服务质量数据输入所述预警模型，输出预警结果；
30、处理模块，所述处理模块用于发送所述预警结果到用户端，以使得用户端根据所述预警结果执行对应的操作。
31、第三方面，提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
32、步骤a：模拟访问目标网站，以获取所述目标网站的模拟服务数据；
33、步骤b：将所述模拟服务数据输入预警模型进行模型训练；
34、步骤c：用户端启动，接收用户端当前网络服务质量数据，将所述当前网络服务质量数据输入所述预警模型，输出预警结果；
35、步骤d：发送所述预警结果到用户端，以使得用户端根据所述预警结果执行对应的操作。
36、第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
37、步骤a：模拟访问目标网站，以获取所述目标网站的模拟服务数据；
38、步骤b：将所述模拟服务数据输入预警模型进行模型训练；
39、步骤c：用户端启动，接收用户端当前网络服务质量数据，将所述当前网络服务质量数据输入所述预警模型，输出预警结果；
40、步骤d：发送所述预警结果到用户端，以使得用户端根据所述预警结果执行对应的操作。
41、本申请实施例具有如下有益效果：
42、1.本申请实施例提供的通过模拟访问目标网站，以获取目标网站的模拟服务数据，将模拟服务数据输入预警模型进行模拟训练，待预警模型训练好之后开始投入使用；此时用户端启动，接收用户端的当前网络服务质量数据，将获取到的当前网络服务质量数据输入预警模型，输出预警结果，将预警结果发送至用户端，以使得用户端根据预警结果执行对应的操作，本申请中通过对目标网络服务质量的精确和持续监控，将采集的数据标注为网路质量数据集，再通过对网络质量数据集使用本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种网络服务质量的监控方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的网络服务质量的监控方法，其特征在于，模拟访问目标网站，以获取所述目标网站的模拟服务数据，具体包括：
3.根据权利要求2所述的网络服务质量的监控方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的网络服务质量的监控方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的网络服务质量的监控方法，其特征在于，将所述当前网络服务质量数据输入所述预警模型，输出预警结果，具体包括：
6.根据权利要求5所述的网络服务质量的监控方法，其特征在于，所述用户端根据所述预警结果执行对应的操作，具体包括：
7.根据权利要求6所述的网络服务质量的监控方法，其特征在于，所述特征量信息至少包括最大耗时、最小耗时、平均耗时、标准偏差中的一种或者多种。
8.一种网络服务质量的监控系统，其特征在于，所述系统包括：
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1～7中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1～7中任一项所述的方法的步骤。
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【技术特征摘要】
1.一种网络服务质量的监控方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的网络服务质量的监控方法，其特征在于，模拟访问目标网站，以获取所述目标网站的模拟服务数据，具体包括：
3.根据权利要求2所述的网络服务质量的监控方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的网络服务质量的监控方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的网络服务质量的监控方法，其特征在于，将所述当前网络服务质量数据输入所述预警模型，输出预警结果，具体包括：
6.根据权利要求5所述的网络服务质量的监控方法，其特征在于，所述用户端...
【专利技术属性】
技术研发人员：请求不公布姓名，
申请(专利权)人：苏宁易购集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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